Introducción
Todo se reduce a utilizar el privilegio de los métodos de análisis estadístico, que es la forma en que interactuamos y recopilamos pruebas de datos para revelar tendencias y patrones.
El negocio normal ha cambiado fundamentalmente en el transcurso de la década más reciente. Independientemente de si se trata del hardware utilizado en las áreas de trabajo o el software utilizado para impartir, las cosas no muy raras parecen equivalentes a lo que solían ser. Las técnicas de modelado estadístico son Regresión logística, Regresión lineal, Análisis de variación, Correlación, Operaciones matriciales, Muestreo, etc.
Algo diferente que es único es la cantidad de información que tenemos fácilmente disponible. Lo que antes era escaso es actualmente una medida abrumadora de información. Sea como fuere, es posiblemente abrumador en la remota posibilidad de que no tenga la menor idea de cómo investigar la información de su negocio para descubrir un significado profundo y verdadero.
Los 5 métodos para realizar análisis estadísticos
Para estos métodos de análisis estadístico, hay 5 para elegir:
- Media
- Desviación estándar
- Regresión
- Prueba de hipótesis
- Determinación del Tamaño de la muestra
1) Media:
Los métodos de análisis estadístico utilizados media, a la que se alude con mayor frecuencia como media. En el momento en que se utiliza esta técnica, se tiene en cuenta la decisión del patrón general de un conjunto de datos, así como la capacidad de obtener una perspectiva rápida y compacta de los datos. Los clientes de esta técnica se benefician además de una estimación rápida y simplista.
El medio estadístico está pensando en el tema principal de la información que se está preparando. Se alude al resultado como la media de la información proporcionada. En realidad, los individuos normalmente utilizan la intención de referirse a la exploración, los deportes y los aspectos académicos.
Cómo encontrar la media
Para localizar la media de los datos, inicialmente se podría agregar los números juntos, y después, dividir el todo por el número de números que están dentro del conjunto de datos.
Por ejemplo, para localizar la media de 24, 3, 15, 6, 2, inicialmente, los sumaría.
24 3 15 6 2=50
En ese punto, divida por el número de números en el resumen (5).
50/5= 10
La media es de 10.
El inconveniente
Cuando la utilización de la media es extraordinaria, no se sugiere como un método de análisis estadístico independiente. Esto se debe a que hacerlo puede destruir los esfuerzos totales detrás de la estimación, ya que también se identifica con la mediana y el modo en algunos conjuntos de datos.
2) Desviación estándar:
La desviación estándar es una estrategia para los métodos de análisis estadístico que miden la difusión de la información alrededor de la media.
En el punto en el que se está manejando una desviación elevada, esto se centra en la información que se difunde ampliamente a partir de la media. Del mismo modo, una desviación estándar baja muestra que la mayoría de la información es por la media y también se puede conocer como el valor esperado de un conjunto.
Cómo encontrar la desviación estándar
La fórmula para calcular la desviación estándar es:
σ2 = Σ (x − µ)2/n
En esta fórmula:
- n representa el número de puntos de datos en la población.
- σ2 representa la varianza.
- μ representa la media de los datos.
- x representa el valor del conjunto de datos.
- Σ representa la suma de los datos.
- El símbolo de desviación estándar es σ.
La desventaja
En una nota comparable a la desventaja de utilizar la media, la desviación estándar puede ser engañosa cuando se utiliza como la estrategia solitaria en su examen medible.
3) Regresión:
Con respecto a insights, la regresión es la conexión entre una variable independiente y una variable dependiente en los métodos de análisis estadístico. La línea utilizada en las tablas y gráficos de análisis de regresión significa si las conexiones entre los factores son sólidas o frágiles, a pesar de mostrar patrones a lo largo de una medida de tiempo particular.
Ecuación de regresión
La ecuación de regresión que se utiliza para percibir cómo la información podría mirar más adelante es:
Y = a b (x)
En esta ecuación:
- b se refiere a la pendiente, o rebasamiento de subida.
- Y es la variable independiente.
- x es la variable dependiente.
- a se refiere a la intersección y, el valor de y cuando x = 0.
El inconveniente
Un inconveniente de utilizar la regresión como componente de su análisis estadístico de datos es que la regresión no es inconfundible, lo que implica que, aunque las anomalías en una gráfica disipada son significativas, también lo son las razones por las que son excepciones.
4) Prueba de hipótesis:
Prueba de hipótesis, también llamada «Prueba T», en métodos de análisis estadístico. El método de prueba de hipótesis está vinculado con la prueba si una contención o extremo específico es válido para el conjunto de datos. Considera contrastar la información con diferentes supuestos e hipótesis. También puede ayudar a estimar lo que las decisiones tomadas podrían significar para el negocio.
Fórmula de prueba de hipótesis
Los efectos secundarios de una prueba de hipótesis estadística deben ser descifrados para hacer un caso particular, que se alude como el valor p.
La fórmula para esta prueba de hipótesis es:
- H1: P ≠ 0,5
- H0: P = 0.5
La desventaja
La prueba de hipótesis puede, en algunos casos, estar sesgada y nublada por errores regulares, similar a un efecto placebo.
5) Determinación del tamaño de la muestra:
Con respecto al examen de la información para los métodos estadísticos, en algunos casos, el conjunto de datos es esencialmente excesivamente enorme, lo que dificulta la recopilación de información exacta para cada componente del conjunto de datos.
Encontrar un tamaño de muestra
En cualquier caso, hay algunos consejos generales para recordar al decidir un tamaño de muestra:
- Considerando un tamaño de muestra más modesto, datos estadísticos directos.
- Utilice un tamaño de muestra de una investigación como la suya.
- En caso de que esté dirigiendo un informe no exclusivo, es posible que exista una tabla que, a partir de ahora, pueda usar para su beneficio potencial.
- Utilice un mini ordenador de tamaño de muestra.
El inconveniente
Al examinar otra variable de información no probada dentro de esta técnica, deberá depender de sospechas específicas. Hacerlo podría provocar una sospecha totalmente descabellada.
Conclusión
Independientemente de la estrategia para los métodos de análisis estadístico que elija, intente tomar nota excepcional de cada inconveniente esperado, al igual que de sus diferentes fórmulas. No hay un nivel de calidad más alto o una técnica incorrecta o correcta para utilizar. Se basará en el tipo de información que haya recopilado, al igual que los bits de conocimiento que espera tener como producto final. Ejemplos de análisis de datos son el Análisis Prescriptivo, el Análisis Predictivo, el Análisis Diagnóstico y el Análisis Inferencial. Análisis Descriptivo, Análisis de texto, etc.
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